ML Ops Developer, Fusion

**Dépannage et réponse aux incidents** : collaborer avec des équipes interfonctionnelles afin de garantir le respect des accords de niveau de service (SLA) et des exigences relatives aux nouvelles fonctionnalités et versions**Expérience en MLOps / DevOps** : 3 à 5 ans d'expérience pratique en MLOps / DevOps dans un environnement de production**Expérience du cloud** : expérience des plateformes cloud, telles que AWS ou Azure, pour le déploiement et la gestion d'infrastructures d'apprentissage automatique (SageMaker Endpoints, AzureML)**CI/CD** : expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour des projets d'apprentissage automatique**Services d'inférence** : expérience dans la création d'API d'inférence fiables et évolutives (Flask, FastAPI)* Cadres d'apprentissage automatique : connaissance des cadres d'apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur intégration dans les processus MLOps* Accélération de l'inférence : connaissance de l'utilisation des outils d'accélération de l'inférence (ONNX, TensorRT, Triton) pour des exécutions d'inférence en temps réel et à haut débit* Outils de surveillance : connaissance/expérience des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana ou ELK Stack) pour le suivi des performances des modèles et des systèmes**Position Overview** The Fusion Machine Learning team is a multi-disciplinary team of engineers and researchers developing AI/ML solutions to some of the biggest problems in 3D design, manufacturing, and mechanical engineering. We are seeking an**MLOps Developer**who is passionate about transforming mature production-ready AI-powered applications through optimizing the underlying infrastructure. You will report to the Fusion Platform ML manager and play a critical role in the Autodesk AI strategy. **Responsibilities** **Troubleshooting and Incident Response**: Collaborate with cross-functional teams to ensure SLA and requirements for new features and releases are met. **Minimum Qualifications****MLOps / DevOps Experience**: 3-5 years of hands-on experience in MLOps / DevOps in a production environment**Cloud Experience**: Experience with cloud platforms, such as AWS or Azure, for deploying and managing machine learning infrastructure (SageMaker Endpoints, AzureML) Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform: Demonstrated experience setting up and managing Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines for machine learning projects: Experience in building reliable and scalable inference APIs (Flask, FastAPI)**Preferred Qualifications*** Machine Learning Frameworks: Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes* Monitoring Tools: Familiarity / experience with monitoring and logging tools (e.g., Prometheus, Grafana, or ELK Stack) for tracking model and system performanceInference Acceleration: Familiarity with leveraging inference accelerator tools (ONNX, TensorRT, Triton) for real-time and high-throughput inference runtimesSalary is one part of Autodesk’s competitive compensation package. Offers are based on the candidate’s experience and geographic location. In addition to base salaries, our compensation package may include annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock grants, and a comprehensive benefits package.Le salaire est l'un des éléments du programme de rémunération concurrentiel d'Autodesk. Pour les postes basés au Canada (Colombie-Britannique), nous proposons un salaire de base compris entre X et X dollars. Les offres sont basées sur l'expérience et la situation géographique du candidat et peuvent dépasser cette fourchette. En plus du salaire de base, notre programme de rémunération peut inclure des primes annuelles en espèces, des commissions pour les postes commerciaux, des attributions d'actions et un ensemble complet d'avantages sociaux.#J-18808-Ljbffr